计算机视觉当中的零样本学习(Zero-Shot Learning) 大讲堂 | 第118期
零样本学习(Zero-Shot Learning)成为了近期机器学习的重要研究方向
开课时间:2019/01/15 10:00 预计时长:一个小时左右
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课程介绍

分享嘉宾

管界超,中国人民大学信息学院大数据分析与智能实验室2018级直博生,方向是机器学习与计算机视觉。本科就读于中国人民大学数学系。

 

分享主题

计算机视觉当中的零样本学习(Zero-Shot Learning),以及本实验组在NeurIPS2018上发表的关于零样本学习的“领域不变量映射学习算法”(论文详见附件)。

 

分享背景

机器学习中,传统的图像分类问题依赖大量带标签的训练样本。繁琐的标注工作大大增加了图像收集的人工成本,从而使得小样本的机器学习方法,特别是其中的零样本学习(Zero-Shot Learning)成为了近期机器学习的重要研究方向。零样本学习旨在没有带标签数据的情况下,通过对已知类别的映射学习获得泛化能力强的学习器(分类器),再推广到未知类上实现较好的分类效果(所以称为零样本或者是零标签学习)。

 

分享提纲

  • 零样本学习问题背景及其概念
  • 相关工作介绍
  • 介绍我们组在NeurIPS2018上的工作 - 领域不变量映射学习算法(Domain-Invariant Projection Learning)
  • 实验结果分析与总结

 

分享时间

(北京时间 )  2019年1月 15 日(星期二)  10:00 

课程须知
  • 本次公开课将于01月15日周二早上10点准时开始,请大家提前10分钟进入直播间
  • 公开课后两天内会上传回放视频,错过直播的同学也不要担心
  • 欢迎大家多多向嘉宾提问,问题被采纳者有机会获得神秘礼品
授课教师
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管界超
管界超,中国人民大学信息学院大数据分析与智能实验室2018级直博生,方向是机器学习与计算机视觉。本科就读于中国人民大学数学系
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